一种基于文本扩充和标签信息融合的图网络侵权行为分类方法

本发明提出一种基于文本扩充和标签信息融合的图网络侵权行为分类方法，该方法包括：在词嵌入与全局图信息构建模块对输入文本数据进行全局图信息构建；在双重图注意力提取模块对词级别和句子级别进行图形注意力提取；在数据池化模块对每个词语的主要特征信息进行提炼；在文本特征扩充模块对短文本进行有效扩展和丰富；在文本特征增强模块利用制作热力图对文本特征进行增强；在文本分类模块利用已增强的文本特征进行文本分类。该方法通过主题模型和TF‑IWF抽取核心词并构建核心词库，扩充丰富了文本特征信息。与此同时，该方法也通过图注意力机制将最大池化后的特征向量中有明显类别指向的单词抽出；除此以外，该方法还通过词嵌入技术将标签向量化并与文本向量进行融合，进行文本特征增强，进而提高民事侵权行为分类精度与效率。